基于多Agent的实时数据库排错研究

针对容错技术对错误处理的不彻底现状,提出从混沌信息流中自动识别并排错的新思路,彻底根除错误,完成故障的“预防“工作.排错与容错前提下的排障有着根本区别,排障是从叶子出发局部而滞后处理,排错新思路是从信号的根本特征出发,分析错误信息与有效信息之间的关系,对错误进行定义,最后提出排错的解决方案,分两步将信息流中的错误分离出来.具体实现结合多Agent技术和桶技术自适应地产生常态特征标准,用常态特征标准将混沌信息一分为二,划分出非常态信息;再进行逻辑诊断,将非常态信息又一分为二,确诊错误.研究从根本上排除与消除混沌信息流中的错误,将大规模计算转化为小规模可行的计算问题.     

基于变点数据的一个非完全排错软件安全性模型

基于软件测试数据,提出了一种具有变点的非完全排错软件安全性模型,并给出了具有多种错误类型时的软件安全性均值函数模型。     

一个不完全排错状态下的软件可靠性增长模型

在充分地考虑了软件排错过程特点的基础上,将现有的可靠性增长模型中“完全排错”的假设修改为“不完全排错”,使之更符合实际情况。通过将软件错误分为不同的两类来刻画,得到了一个软件可靠性增长模型,该模型含有两个参数,使用起来较为方便。     

软件可靠性非完全排错情况下的参数估计

20世纪70年代提出的JM模型是最早代表软件可靠性的数学模型,其假设排错是完全的,这与实际情况不相符合。因此,有必要对JM模型假设进行改进,从而提高软件可靠性。在排错是不完全的假设下建立了一个软件可靠性模型,然后运用最大似然估计法进行参数估计,找出了一个比较合理的估计初始错误个数和指数系数的方法。     

考虑故障检测与修正的软件可靠性增长模型

针对现有NHPP类软件可靠性增长模型基本假设中故障检测和不完美修正过程考虑不完善的现状,提出一种非齐次泊松过程软件可靠性增长模型．该模型既考虑故障本身特性,故障检测率是随时间递减的函数,又考虑了排错过程引入新错误的概率,故障总数函数是随时间变化的;同时,还考虑了不完全排错的情况,引入了一种与故障检测率具有相同变化趋势的故障排除率函数．利用一组标准化的失效数据集进行仿真验证,实验结果表明该模型具有更好的拟合效果和预测能力．     

总线式单片机应用系统设计

本文介绍了一种总线式通用单片机系统的设计方法，并将此系统应用于数字气象仪中。系统设计采用总线式结构，可以减少开发周期，易于扩展、排错。     

电子文献书写错误的快速识别

对欧洲议会的会议纪要文本，采用N重评价法、Garbling模型和编辑一距离法3种方法对文本进行了自动识别，并比较了测试结果。评价结果表明：N重评价法虽然对纠正非词错误不适合，但可以在纠正其他错误中考虑使用；Garbling模型法的纠错结果总的来说是好的，但不适合所有的错误类型；编辑一距离法对纠正非词错误能得到最好的结果。3种方法的合理有效组合，能完善测试结果。     

英语电影片名的翻译及其谬误的分析

片名是一部电影的“眼睛”，因此翻译好片名至关重要。本文介绍了英语电影片名的翻译方法，主要有直译法、意译法、直译和意译相结合的方法三种，并分析了一些英语影片片名的错误翻译。     

FMS运行控制系统的建模方法及测试机理

本文着重讨论了ＦＭＳ运控软件调试环境系统中被测对象的建模问题，提出了一种基于Ｐｅｔｒｉ网理论的宏Ｐｅｔｒｉ网模型，介绍了其特点及建模方法，最后给出了使用该模型对被测系统进行测试排错的全过程。     

FMS运行控制软件调试环境排错功能的实现

FMS运行控制软件调试环境的主要职能是利用计算机模拟柔性制造系统环境．为FMS运行控制系统或单元控制器提供一种计算机辅助形式的调试和测试手段．其中，对FMS运行控制软件测试排错是FMS运控软件调试环境的基本功能之一。该文在Petri网（PN）理论基础上，在库所中引入结构，提出一种新的高级PN模型MPN（Macto Petri Net），这种模型对币同的FMS环境配置具有开放性．测试驱动下的运控指令序列转化为对应的MPN状态变迁，可应用PN理论实现对被测系统软件的测试排错。     

基于工业基础类数据标准的结构模型转换技术

介绍了建筑信息模型数据共享与交换的工业基础类数据(IFC)标准,分析了IFC建筑模型与结构模型信息的组成与特点,研究了基于IFC的结构模型转换方法,采用ObjectARX技术在AutoCAD平台上开发了IFC结构模型文件生成软件.实例应用表明,该软件可以提取结构模型完整的IFC信息,可以实现从IFC结构模型到软件结构分析模型的转换.     

文档的程序自动填写技术在信息管理系统中的应用

为适应数字化技术的发展要求，自动、方便地生成各类实验管理用表格，研究了利用Visual Basic语言编写的实验管理Word文档自动填写软件，介绍了此软件的实现方法，重点介绍了对文本、表格的处理，以实验任务书的自动填写为实例，验证了此方案的有效性。实践表明此方法的实用性，减少了工作量，避免了出错，提高了工作效率。     

软件测试环境COSTE的设计与实现

介绍一个COBOL软件测试环境COSTE系统的组成结构、主要功能和特点．该系统采用了弱变异、程序插装、测试数据自动生成等一些独特的软件测试技术，可以完成对COBOL程序的静态分析和动态测试，提供关于被测软件的程序特性和异常信息，以夏动态测试结果和结构覆盖信息，并可以根据覆盖情况和结构覆盖准则，自动生成补充的测试数据。以期更好地逼近结构覆盖要求，辅助用户更有效地进行软件维护工作．     

齿轮泵齿轮参数的可视化计算

设计齿轮泵时,按常规算法,计算齿轮参数工作量大且易出差错．本文开发了一种基于Visual C 6．0可视化编程语言的齿轮参数计算可视化软件．简单易懂,不仅克服了常规算法的上述缺陷而且可方便、快速、有效地进行齿轮泵系列化设计．     

基于软核结构的软件复杂性分析与度量

针对大规模软件的复杂性难以度量和控制,以致严重影响了软件质量的问题,提出了一种基于软件基础结构的软件复杂性度量方法.通过对软核结构的提取和扩展操作,对软件结构中节点的继承深度进行了分析,从继承关系的角度对软件结构的复杂性进行度量.根据节点的继承深度与入度的关系,提出一种软件结构缺陷的检测方法,该方法可以在软件设计阶段及时检测出软件结构中的缺陷,以减少日后软件测试与维护的开销.     

Unsupervised Nonlinear Adaptive Manifold Learning for Global and Local Information

In this paper, we propose an Unsupervised Nonlinear Adaptive Manifold Learning method(UNAML) that considers both global and local information. In this approach, we apply unlabeled training samples to study nonlinear manifold features, while considering global pairwise distances and maintaining local topology structure. Our method aims at minimizing global pairwise data distance errors as well as local structural errors. In order to enable our UNAML to be more efficient and to extract manifold features from the external source of new data, we add a feature approximate error that can be used to learn a linear extractor. Also, we add a feature approximate error that can be used to learn a linear extractor. In addition, we use a method of adaptive neighbor selection to calculate local structural errors. This paper uses the kernel matrix method to optimize the original algorithm. Our algorithm proves to be more effective when compared with the experimental results of other feature extraction methods on real face-data sets and object data sets.     

基于标签序列的半结构化数据相似度度量

针对基于路径的半结构化数据结构相似度度量方法不能很好地处理路径部分相似以及忽略了元素之间兄弟关系的问题,提出一种基于频繁关联标签序列的结构相似度度量方法,该方法将半结构化数据的结构信息视为标签序列的集合,采用数据挖掘技术中频繁模式和关联项集的概念及算法,从半结构化数据中挖掘频繁关联标签序列并以此作为特征计算其结构相似度.实验结果证明：提出的基于频繁关联标签序列的半结构化数据结构相似度度量方法可以解决基于路径方法的不足,计算的结构相似度更准确、更合理.     

结构分析软件应用的教学探讨

近几年的研究生教育中,各种结构分析软件起到相当重要的作用,实现了以结构试验为基础,以结构计算力学为方法,在结构弹性、材料非线性、几何非线性和双重非线性方面进行仿真分析.本文在多年的结构分析软件应用中探讨结构分析软件的教学模式,采取一些措施让学生更快更有效地学好这些大型软件.     

鸡盲肠扁桃体组织结构早期发育的动态观察

本研究利用HE染色方法结合图像分析软件和数据统计软件,观察雏鸡不同生长发育阶段盲肠扁桃体的组织学发育过程和结构特征。结果表明:随着日龄的增长,盲肠扁桃体特征结构不断发育成熟,并在21日龄时基本达到成熟水平。21日龄时,盲肠扁桃体粘膜层中下部形成生发中心,其数目在35日龄时达到稳定。证实,鸡出壳后初期,盲肠扁桃体免疫功能迅速增强,并在35日龄时达到成熟水平。     

Structural form selection of the high-rise buildingwith the improved BP neural network

As civil engineering technology development, the structural form selection is more and more critical in design of high-rise buildings. However, structural form selection involves expertise knowledge and changes with the environment which makes the task arduous. An approach utilizing improved back propagation(BP) neural network optimized by the Levenberg-Marquardt(L-M) algorithm is proposed to extract the main controlling factors of structural form selection. Then, an intelligent expert system with artificial neural network is constructed to design high-rise buildings structure effectively.The experiment tests the model in 15 well-known architecture samples and get the prediction accuracy of 93.33%. The results show that the method is feasible and can help designers select the appropriate structural form.